Rerank 5 est arrivé : des recherches plus précises, moins de jetons. Avec Context Focus.
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Rerank 5 est arrivé : des recherches plus précises, moins de jetons. Avec Context Focus.
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Rerank ne transmet que les documents les plus pertinents à votre pipeline RAG et à vos workflows agentiques, ce qui réduit l’utilisation des jetons, minimise la latence et améliore la précision.
Adopté par des leaders de l’industrie et des développeuses et développeurs du monde entier.
De l’amélioration de la qualité des réponses à l’alimentation d’agents d’IA avec des entrées à signal élevé, Rerank offre un classement de recherche précis à l’échelle de l’entreprise.
Guidez les agents d'IA avec un contexte plus concis et pertinent, réduisant ainsi l'encombrement des traces et améliorant l'exécution des tâches.
Rerank s’adapte aux complexités des requêtes et des données du monde réel, en hiérarchisant les résultats les plus pertinents avec rapidité et précision.
Comparez directement les requêtes et les documents pour améliorer la qualité des résultats pour les requêtes complexes ou peu précises.
Envoyez à votre IA uniquement les éléments dont elle a besoin, réduisez les coûts en jetons et le bruit. Les segments pertinents notés reviennent avec les notes de documents dans le même appel de reclassement, sans modèle ou étape de pipeline supplémentaire. Définissez des seuils pour contrôler la quantité de texte conservée ou mettez en surbrillance les segments pour que les utilisateurs voient pourquoi un résultat correspond.
Affichez des résultats pertinents dans plus de 100 langues et des formats visuellement riches ou semi-structurés, y compris les courriels, les tableaux, le JSON et le code.
Découvrez comment Rerank ajoute de la précision à nos outils d’IA pour le lieu de travail : North et Compass.
Alimenté par Command, Compass, Embed et Rerank, North vous aide à transformer votre façon de travailler grâce à des agents d’IA sécurisés, une recherche avancée et une IA générative de pointe, le tout au même endroit.
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Libérez le potentiel de vos données grâce à un système de recherche et de découverte intelligent qui ne fait aucun compromis sur la sécurité.
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— VP of Engineering, Nebius
Rerank 5 est le dernier modèle de reranking de Cohere. Il fonctionne après votre recherche par mots-clés, vecteurs ou hybride existante, sans réindexation, et place les résultats les plus pertinents en premier.
Un reranker est la deuxième étape d’un pipeline de recherche. Après que la recherche de premier niveau a récupéré une liste restreinte, le reranker lit la requête à côté de chaque résultat et les réorganise pour que les plus pertinents apparaissent en premier.
Oui, si la précision compte. Rerank 5 lit la requête et chaque résultat ensemble, il capte donc les détails que la recherche vectorielle peut manquer, comme les nombres, les dates et la négation.
C’est plus lent et plus coûteux. Classer 100 résultats avec un LLM nécessite plusieurs appels séquentiels, et chaque jeton non pertinent que vous envoyez coûte de l’argent et peut réduire la qualité de la réponse. Rerank fait le travail en un seul appel.
Pro est le plus précis, pour les requêtes complexes et les documents spécialisés. Fast est conçu pour la vitesse et le volume, comme la recherche interactive et les agents, et surpasse encore de nombreuses alternatives leaders du marché.
Context Focus est une fonctionnalité optionnelle de Rerank 5 qui renvoie les passages les plus pertinents de chaque document, dans le même appel. N’envoyer que ces passages à votre LLM réduit les jetons avec une perte minimale de la qualité de la réponse.
Les scores de Rerank 5 signifient à peu près la même chose pour toutes les requêtes, donc un seul seuil fonctionne partout. Utilisez-le pour éliminer les correspondances faibles, permettre à un assistant de dire « Je ne sais pas » ou déclencher une autre recherche.
RCP-nDCG@10 est la méthode de Cohere pour noter les 10 premiers résultats de recherche, et la mesure utilisée pour évaluer Rerank 5 et Embed 5. Le nDCG standard ne crédite que les documents de la clé de réponse d’un benchmark. RCP-nDCG note plutôt chaque résultat selon les mêmes critères de pertinence, et a été validé par rapport à des jugements humains à l’aveugle.
Parlez à notre équipe pour découvrir comment Rerank peut vous aider à améliorer la qualité des résultats, réduire la charge système et intégrer la recherche sémantique à votre production.
